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監控Kubernetes——挑戰和資料源

2019-03-03 分類：後端 閱讀(375) 評論(0)

我們的行業長時間都一直依賴於微服務架構去快速安全的交付軟體。而微服務的出現為容器技術的出現鋪平了道路，使得我們重新構思如何去構建和交付應用程式。Docker在2013年突然進入大家的視野，這對致力於基礎設施現代化以及雲遷移的公司來說，像Docker這樣的工具對於快速、大規模交付應用程式變得尤其重要。 
但是，快速發展的同時也帶了挑戰——容器在進入編排時也帶來了不小的複雜性。直到引入Kubernetes：一個開源容器編排系統，它可以自動化部署，自動擴縮容並且可以進行容器化應用管理。Kubernetes控制面板是控制和管理你的基礎設施的。Kubernetes最初由谷歌於2014年推出，現在由雲原生計算基金會（CNCF）維護（順便提一下，谷歌幫助組建了Kubernetes，以確保它保持自由和有競爭力）。如果您使用Docker來容器化您的應用的話，那麼使用Kubernetes來作為容器編排是自然而然的（當然還有有其他的編排器，例如Docker Swarm和Apache Mesos，但是Kubernetes已經成為了容器編排的霸主，並且我認為在以後也不會發生任何改變）。
在這系列文章的第一部分，我主要涵蓋了Kubernetes監控帶來的挑戰和主要的監控資料源。隨後，我會深入講解Kubernetes的監控以及Docker的部署，下麵帶來的實戰將會概述資料源。


Kubernetes監控：挑戰

Kubernetes使得團隊更容易去管理他們的容器——在自動維護所需要的狀態的同時排程和供應它們。Kubernetes核心的價值是作為一個公共平臺來服務，它可以將你的應用部署在任何他們可以執行的地方，無論是AWS，GCP，Azure或者是裸機上。當然也必須強調一點，它提供強大的功能與自動化也帶來了很多挑戰，特別是在效能監控上。無論部署的規模如何，你都需要知道在部署中有多少可用資源，也需要瞭解你部署的應用和容器的健康狀態。就像是微服務讓我們思考瞭如何去構建我們的應用，Kubernetes要求我們改變傳統的監控方式——容器編排的動態特徵要求隨後採用動態方法進行監控。
下列是我所見到的挑戰：

  • 在這個全新的動態特徵領域，你的應用程式不斷地在移動。

  • 在Kubernetes之前，您只是透過跨雲平臺（公有和私有，以及不同的雲服務商）來分散式部署應用程式。現在您可以更簡單來進行分散式部署，當然那也會有一系列新的問題。

  • 採用Kubernetes就像是將大型專案進行微服務化，意味著會有更多、更小的內容需要監控。

  • 您可能聽說過這樣一句話，”對待您的基礎設施要像對待牛而不是對待寵物一樣”。Kubernetes就像是這種牲畜方法的縮影，使其易於實現高容量和短暫的基礎設施。儘管如此，持續追蹤您的Kubernetes Pod和像容器的標簽和註釋等標識是一項關鍵任務。

Kubernetes 監控：資料源

本質上，監控工具從下列四種來源採集Kubernetes的元資料：

  • 執行Kubelet的宿主機。Kubernetes的宿主機資源是有限的，所以監控這些資源是尤其重要的。有許許多多種方法來獲取宿主機的資訊，但是最常用的使用Prometheus出口節點[1]來從Kubernetes宿主機中提取資料，併在HTTP端點上公開系統資源遙測資料（例如CPU使用量以及記憶體）。

  • Kubernetes行程，AKA Kubelet指標。包括apiserver，kube-scheduler和kube-controller-manager（kube控制管理器）。這些可以提供給您Kubernetes節點的詳細資料以及節點執行的任務。

  • Kubelet內建的cAdvisor。這裡[2]做了一個很好的總結，但實際上Kubelet附帶了對cAdvisor的支援，它可以收集、集合、處理以及輸出您容器的執行指標。cAdvisor（它本身也支援Docker容器）提供給您每個容器的使用情況，持續追蹤資源隔離引數和歷史資源使用情況。因為Kubernetes控制面板可以分配使用記憶體，並利用cAdvisor進行跟蹤。

  • kube-state-metrics可以給您提供叢集級別的資訊——從全域性的視角來告訴您Kubernetes叢集發生了什麼，例如您配置過的所有Pod當前的狀態。kube-state-metrics會權衡所有的Kubernetes服務並且收集他們當前的狀態資訊，例如當前有多少容器在執行、其中有多少正處於某種特殊狀態，也會提供他們當前是否處於不健康的狀態或是處於可用狀態等。從這個README檔案[3]可知，kube-state-metrics“監聽Kubernetes API server的狀況”。

接下來：容器狀態和使用Prometheus進行資料採集

如果你在家進行監控的話，你可能已經註意使用Prometheus可以監控上述四種資料源，你也會註意到我們僅僅只是在討論Kubernetes監控[4]而沒有討論執行在Kubernetes上的應用（這可能和你聽到的關於Kubernetes監控的一切都是一致的）。在我下篇文章中，我會講述使用Prometheus進行Kubernetes和Docker監控，討論為什麼它能夠那麼好的契合Kubernetes生態圈以及它的不足之處。
相關連結：

  1. https://github.com/prometheus/node_exporter

  2. https://medium.com/jorgeacetozi/kubernetes-node-components-service-proxy-kubelet-and-cadvisor-dcc6928ef58c

  3. https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics

  4. https://sensu.io/solutions/container-monitoring

原文連結：https://www.cncf.io/blog/2019/01/09/monitoring-kubernetes-part-1-the-challenges-data-sources/
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